Python常用的模块有哪些

# Python常用的模块有哪些

Python作为一门功能强大且生态丰富的编程语言，其标准库和第三方模块覆盖了几乎所有开发领域。本文将系统介绍Python中常用的内置模块和第三方模块，并分类说明其核心功能与应用场景。

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## 一、标准库核心模块

### 1. 系统与操作系统交互
#### `os`模块
```python
import os
# 目录操作
os.mkdir('new_dir')  # 创建目录
os.listdir()         # 列出当前目录内容

# 路径操作
os.path.join('dir', 'file.txt')  # 跨平台路径拼接
os.path.exists('file.txt')       # 检查路径存在性

sys模块

import sys
sys.argv          # 命令行参数
sys.path          # Python模块搜索路径
sys.exit(0)       # 退出程序

2. 文件处理

shutil模块

import shutil
shutil.copy('src.txt', 'dst.txt')  # 文件复制
shutil.rmtree('dir')               # 递归删除目录

pathlib（Python 3.4+）

from pathlib import Path
p = Path('/path/to/file')
p.parent          # 获取父目录
p.with_suffix('.txt')  # 修改后缀名

3. 日期时间处理

datetime模块

from datetime import datetime, timedelta
now = datetime.now()  # 当前时间
future = now + timedelta(days=7)  # 时间计算

time模块

import time
time.time()       # 时间戳
time.sleep(1.5)   # 暂停执行

4. 数据序列化

json模块

import json
data = {'key': 'value'}
json_str = json.dumps(data)  # 字典转JSON字符串
data = json.loads(json_str)  # JSON字符串转字典

pickle模块

import pickle
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)  # 序列化到文件

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二、数据处理与科学计算

1. 数值计算

math模块

import math
math.sqrt(16)     # 平方根
math.factorial(5) # 阶乘计算

random模块

import random
random.random()       # 0-1随机浮点数
random.choice(['a','b','c'])  # 随机选择

2. 科学计算三剑客

numpy

import numpy as np
arr = np.array([1,2,3])
arr.mean()        # 计算平均值

pandas

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1,2], 'col2': ['a','b']})
df.describe()     # 统计摘要

matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3], [4,5,6])
plt.show()        # 显示图形

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三、网络与Web开发

1. 网络请求

requests

import requests
r = requests.get('https://api.example.com')
r.json()          # 解析JSON响应

urllib

from urllib.request import urlopen
with urlopen('http://example.com') as response:
    html = response.read()

2. Web框架

flask

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return "Hello World"

Django

# 需要单独安装
django-admin startproject mysite

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四、并发与异步编程

1. 多线程/多进程

threading

import threading

def worker():
    print("Thread working")

t = threading.Thread(target=worker)
t.start()

multiprocessing

from multiprocessing import Process

def worker():
    print("Process working")

p = Process(target=worker)
p.start()

2. 异步IO

asyncio

import asyncio

async def main():
    print('Hello')
    await asyncio.sleep(1)
    print('World')

asyncio.run(main())

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五、数据库连接

1. 关系型数据库

sqlite3

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY)')

pymysql

import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root')

2. NoSQL数据库

pymongo

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']

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六、测试与调试

1. 单元测试

unittest

import unittest

class TestStringMethods(unittest.TestCase):
    def test_upper(self):
        self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')

2. 调试工具

pdb

import pdb

def buggy_func():
    pdb.set_trace()  # 设置断点
    # 调试代码

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七、其他实用模块

模块名称	主要功能
re	正则表达式操作
logging	日志记录系统
argparse	命令行参数解析
collections	扩展数据结构（如OrderedDict）
itertools	迭代器工具函数

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总结

Python的模块生态系统是其核心优势之一，本文介绍的模块只是冰山一角。实际开发中建议： 1. 优先使用标准库模块 2. 通过pip search探索第三方模块 3. 关注PyPI上的热门模块（如tqdm、pillow等）

掌握这些常用模块将显著提升开发效率，建议读者通过官方文档深入理解各模块的高级用法。 “`

注：本文约1850字，实际字数可能因格式调整略有变化。建议通过实际代码示例加深理解，并定期关注Python标准库的更新（如Python 3.10新增的zoneinfo模块）。